#@Time : 2021/10/2620:58
#@Author : xujian
# DataFrame对象既有行索引，又有列索引


#
# DataFrame对象既有行索引，又有列索引
# 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
# 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

import pandas
import numpy as np
# a1=pandas.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
# print(a1)


# 1.字典里面套数组
d1={"name":["xujian","wangshan"],"age":[20,10]}
p1=pandas.DataFrame(d1)
print(p1)

# 2.数组连里面套字典---->可以出现NaN
d2=[{"name":"xujian","age":20,"tel":10086},{"name":"wangshan","age":20}]
p2=pandas.DataFrame(d2)
print(p2)

# 3.和一个ndarray一样，我们通过shape，ndim，dtype了解这个ndarray的基本信息，
# 那么对于DataFrame我们有什么方法了解呢
# shape   dtypes    ndim    index   columns    values
# head(显示前几行（默认前五行）)
# tail()
# info()  信息
#               行数，列数，列索引，列非空值个数，列类型，内存占用
# describe()快速综合统计（数字类型的）结果：
#               计数，均值，标准差，最大值，四分之一中位数，四分之三中位数，最小值










